Layout model for surya.
Характеристики
- Лицензия
- CC BY-NC-SA 4.0
- Архитектура
- efficientvit · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 9 июл 2024
Ссылки
surya_layout3
Компактная модель EfficientViT для сегментации областей макета на изображениях страниц документов в составе Surya.
56 451скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 июл 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
vikp/surya_layout3 — модель анализа структуры документов для проекта Surya, представленная в Hugging Face. Она предназначена для сегментации изображений страниц на области макета, например при разборе документов и подготовке их к OCR. Модель построена на архитектуре EfficientViT и содержит 38,5 млн параметров; карточка показывает загрузку через EfficientViTForSemanticSegmentation в Transformers.
Для распознавания макета модель принимает изображение страницы и выдаёт сегментационную разметку. Карточка указывает лицензию CC BY-NC-SA 4.0. Отдельные сведения о языковой поддержке в карточке не приводятся; сама задача анализа визуальной структуры не требует языкового ввода.
Сценарии применения
- выделение областей макета на сканах документов
- анализ структуры страниц перед OCR
- сегментация текста и других областей на изображении страницы
Ограничения
Модель решает задачу сегментации макета и сама по себе не выполняет полное распознавание текста. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 ограничивает условия повторного использования.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · image-segmentation
Архитектура efficientvit неизвестна transformers в образе рантайма.
- Класс архитектуры
- EfficientViTForSemanticSegmentation
- Ревизия весов
- 6f4c319